今天给大家推荐的内容包括：Swift语言学习最佳资源汇总、五种数据分段方式、三大新兴项目为机器学习技术的发展添柴加薪和不容忽视的三类移动应用性能问题等。

一、Swift语言学习最佳资源汇总

原文标题：The Best Resources for Learning Swift

与选择大学专业类似，选择编程语言对于开发人员来说无疑同样重要。事实上，大多数新人都很难判断哪些语言更适合自己的职业理想以及未来发展需求。如果你打算涉足iOS应用开发，那么，Swift显然是大家最理想的选项。下面，我们就一同了解那些学习Swift语言的最佳资源。

1. Lynda.com

2. Learn Programming in Swift Step by Step

3. Swift Playgrounds: Learn To Code 1&2

二、五种数据分段方式，哪种最为正确?

原文标题：5 Sharding Data Models and Which Is Right

在对数据库进行规模伸缩时，我们往往面临着一系列挑战——但好消息是，如今我们拥有更多选项可供参考。除了扩展硬件之外，大家也可以对数据本身进行分段，从而有效降低处理负担。在今天的文章中，我们将聊聊五种数据分段方式，并探讨其各自适用于哪些场景。

1. 按客户或租户分段

2. 按地理位置分段

3. 按实体ID或者随机分布数据分段

4. 对图形进行分段

5. 时间划分

三、三大新兴项目为机器学习技术的发展添柴加薪

原文标题：3 projects lighting a fire under machine learning

提到机器学习，相信大家脑海中一定涌现出大量高人气框架选项——从老派Scikit-learn到潮人TensorFlow都在其中。不过考虑到机器学习领域的可观规模，仍有更多创新型方案快速出现在我们的视野当中。在今天的文章中，我们将以此为起点，谈谈值得关注的三大新兴项目。

1. PyTorch 0.2.0

2. Apache MXNet 0.11.0

3. Smile 1.4.0

四、不容忽视的三类移动应用性能问题

原文标题：3 Mobile App Performance Issues You Can’t Ignore

随着移动时代的到来，我们的业务执行方式与人际沟通途径也因此发生了巨大变化。苹果App Store中的应用总量已经接近200万款，谷歌Play Store中的Android应用也已超过220万款。在这样的时代背景之下，我们该如何让自己的移动应用从众多竞争对手中脱颖而出?性能无疑是其中的一大关键因素。今天将要提到的三种重要移动应用性能问题，则更是此类范畴中的重中之重。

1. 端到端延迟

2. 用户会话

3. 崩溃处理